복잡계 이론 및 디지털 정보 분석

강의 정보

• 교과목 번호: 492.610
• 수강 대상: 전공선택 / 디지털정보융합학과 / 석·박사
• 교수: (강남준) / 박주용
• 학점: 3학점
• 수강 시간: 2011년 1학기, 월 7 ~ 9교시 (3시 ~ 6시)
• 강의실: 융합과학기술대학원 D동 123호
• 교재: Networks: an Introduction, M. E. J. Newman, Oxford University Press, 2010
  Elements of Information Theory (2nd edition), Thomas M. Cover & Joy A. Thomas, Wiley-Interscience, 2006
  

강의 일정

• 1주 (3/7) - Introduction to Networks: Technological, Social, Information and Biological Networks
• 2주 (3/14) - Network Representation: Matrices and Centrality
• 3주 (3/21) - Computer Algorithms and Data Structures
• 4주 (3/28) - Network Analysis: Network Topology
• 5주 (4/4) - Network Analysis: Hierarchy and Communities
• 6주 (4/11) - (휴강)
• 7주 (4/18) - (휴강)
• 8주 (4/25) - 중간고사
• 9주 (5/2) - Network Models: Growing Networks
• 10주 (5/9) - Information Theory: Probability and Statistics
• 11주 (5/16) - Information Theory: Entropy and Ensembles
• 12주 (5/23) - Network Models: Exponential Random Graphs
• 13주 (5/30) - Network Research: Currrent Topics
• 14주 (6/6) - (현충일)
• 15주 (6/13) - 기말고사

평가

• 과제 (20%)
• 중간고사 (15%)
• 기말고사 (35%)
• 출석 (30%)

YT's Comment

논문 주제 구상하던 때라, 소셜 네트워크 분석하는 데 도움이 될까 하여 들었던 수업.
선생님의 열정에 따라... 매 수업 엄청난 양의 내용을 소화했다. 마치 2배속 속도 조정 어학 테이프를 듣는 듯, 필기를 못 따라갈 정도로.
쉽지 않은 수업이었지만 배운 것은 많았다. 단 석사 논문에는 사용되지 않았음.;;

시험은 이론 내용에 대해 설명하거나 문제를 푸는 것이었다. 1장의 Cheet sheet를 만들 수 있는데 중간고사 때는 별로 유용하게 쓰지 못했고 -.-
기말 때는 좀 나았던 듯.

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